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Personnel militaire (total)
Le personnel des forces armées comprend le personnel militaire en service, incluant les forces paramilitaires, si celles-ci ressemblent aux unités régulières en terme d'organisation, d'équipement et d'entraînement ou dans leur mission. Le personnel est évalué en terme du nombre total d'effectifs.

Source: Banque mondiale

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Personnel militaire (total)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199212 000
199312 000 0,00
199413 000 8,33
19957 000 -46,15
199612 000 71,43
199714 200 18,33
199814 200 0,00
199912 200 -14,08
200014 000 14,75
200114 000 0,00
200215 900 13,57
200315 900 0,00
200417 000 6,92
200518 000 5,88
200621 000 16,67
200721 000 0,00
200821 000 0,00
200920 400 -2,86
201020 400 0,00
201120 400 0,00
201220 400 0,00
201320 400 0,00
201420 400 0,00
201520 400 0,00
201620 400 0,00
201721 000 2,94

Faits saillants


Augmentation de 75% en 25 ans


Pour l'ensemble de la période 1992-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 16 869,23. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 75 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (21 000) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (7 000). Nous disposons des résultats pour 26 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 21 400. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.9 et coefficient de détermination = 0.8).

En 1992, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,05 %. En 2017, cette même part est de 0,08 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Tadjikistan, Turkménistan, Ouzbékistan.

Précisions méthodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombragées soulignent les valeurs négatives. Le graphique est construit à partir des composantes Highcharts. Les balises pour évaluer la fiabilité des prévisions sont fondées sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas où l'on procède à des estimations, les régressions sont du type MCO (Moindres carrés ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Accès aux codes R et Python des statistiques ici utilisées

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